Python 基于下一行查找上一行值

我只是好奇，如果我们知道下一行的值，也就是行的累加和，如何找到前几行的值。例如，这里新的死亡人数加上总死亡人数，这只是新死亡人数的累加总和。如何在数据集中找到现在缺少的值？我们可以通过减法找到答案，但有什么程序化的方法吗

date        total_cases   new_cases    total_deaths   new_deaths    population  lockdown_date
2020-29-04  1012583.0   24132.0         58355.0           2110.0    54225.446       2020-03-13
2020-04-30  1039909.0   27326.0         60966.0           2611.0    54225.446       2020-03-13
2020-05-01  1069826.0   29917.0         NaN                  NaN    54225.446       2020-03-13
2020-05-02  1103781.0   33955.0         65068.0           2062.0    54225.446       2020-03-13
2020-05-03  1133069.0   29288.0         66385.0           1317.0    54225.446       2020-03-13

---

您可以使用

shift

结合

fillna

重新对齐减去的列，以填充缺失的累积值，然后使用

diff

检索新案例：

从io导入StringIO
作为pd进口熊猫
txt=”“”
日期总例新例总死亡人数新死亡人数锁定日期
2020-29-04  1012583.0   24132.0         58355.0           2110.0    54225.446       2020-03-13
2020-04-30  1039909.0   27326.0         60966.0           2611.0    54225.446       2020-03-13
2020-05-01 1069826.0 29917.0南南54225.446 2020-03-13
2020-05-02  1103781.0   33955.0         65068.0           2062.0    54225.446       2020-03-13
2020-05-03  1133069.0   29288.0         66385.0           1317.0    54225.446       2020-03-13
"""
df=pd.read_csv（StringIO（txt），sep=“\s+”）
df_filled=df.assign(
死亡总数=λf:f[“死亡总数”]。fillna(
f[“总死亡人数”].sub（f[“新死亡人数”）.shift（-1）
),
新死亡人数=λf:f[“新死亡人数”].fillna（f[“总死亡人数”].diff（）），
)
打印（df_填充）

这对你有帮助吗？或者你也可以试试

         date  total_cases  new_cases  total_deaths  new_deaths  population  \
0  2020-29-04    1012583.0    24132.0       58355.0      2110.0   54225.446   
1  2020-04-30    1039909.0    27326.0       60966.0      2611.0   54225.446   
2  2020-05-01    1069826.0    29917.0       63006.0      2040.0   54225.446   
3  2020-05-02    1103781.0    33955.0       65068.0      2062.0   54225.446   
4  2020-05-03    1133069.0    29288.0       66385.0      1317.0   54225.446   

  lockdown_date  
0    2020-03-13  
1    2020-03-13  
2    2020-03-13  
3    2020-03-13  
4    2020-03-13